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1、数字图像处理实验(一)一、实验目的 1）、了解“数字图像处理系统”的基本组成结构； 2）、掌握微型数字图像处理系统的基本操作方法； 3）、体验主要数字图像处理内容的效果。二、实验的软、硬件平台： 硬件： 微型图像处理系统， 包括：主机， PC机； T图像卡：CA-CPE-1000 摄像机；软件： 操作系统：WINDOWS2000 应用软件： 数字图像处理演示软件。三、实验内容： 1）、图像信息获取； 2）、图像存储； 3）、观察直方图均衡化处理的效果； 4）、观察图像边缘增强处理效果； 5）、拍摄自己的标准像。四、实验步骤： 1、图像信息的获取： 1）、激活软件； 2）、调整摄像机的光圈和聚焦
2、，摄取一张明暗合适的图像； 3）、存储图像； 4）、调出该图像，验证是否成功存储了该图像。2、观察图像均衡化处理效果 1）、激活图像处理软件； 2）、调整摄像机光圈，摄取一张偏暗的图像并存储该图像； 3）、调用演示程序中的直方图统计功能，观察直方图形状； 4）、调用直方图均衡化处理功能，观察处理结果，同时调用直方图统计功能，观察直方图形状；5）、调整摄像机光圈，拍摄一幅偏亮的图像，并存储； 6）、调用直方图统计功能，观察直方图形状； 7）、调用直方图均衡化处理功能进行处理； 8）、调用直方图统计功能，统计其直方图； 3、观察图像边缘增强处理效果 1）、调出已存的图像； 2）、调用边缘增强处理功
3、能； 3）、观察处理效果。4、拍摄同学本人的标准像及侧面像； 1）、激活系统； 2）、调整摄像机的光圈和聚焦，获得清晰的图像； 3）存储该图像（文件名用同学们的本名）；五、基本原理介绍直方图均衡化 图像对比度增强的方法可以分成两类:一类是直接对比度增强方法;另一类是间接对比度增强方法。直方图拉伸和直方图均衡化是两种最常见的间接对比度增强方法。直方图拉伸是通过对比度拉伸对直方图进行调整，从而“扩大”前景和背景灰度的差别，以达到增强对比度的目的，这种方法可以利用线性或非线性的方法来实现;直方图均衡化则通过使用累积函数对灰度值进行“调整”以实现对比度的增强。 直方图均衡化处理的“中心思想”是把原始图
4、像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同。直方图均衡化就是把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。这种方法通常用来增加许多图像的局部对比度，尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。通过这种方法，亮度可以更好地在直方图上分布。这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度，直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能六、实验结果分析1）变换后图像的灰度级减少，某些细节消失； 2）某些图像，如直方图有高峰，经处理后对比度不自然的过分增强。3）原始图像
5、的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。4）对比度的增强。5）这种方法对于背景和前景都太亮或者太暗的图像非常有用，这种方法尤其是可以带来X光图像中更好的骨骼结构显示以及曝光过度或者曝光不足照片中更好的细节。这种方法的一个主要优势是它是一个相当直观的技术并且是可逆操作，如果已知均衡化函数，那么就可以恢复原始的直方图，并且计算量也不大。这种方法的一个缺点是它对处理的数据不加选择，它可能会增加背景杂讯的对比度并且降低有用信号的对比度。七、思考问题 直方图均衡化处理对偏暗的图像比较有效，如果图像偏亮，能否运用直方图均衡化处理方法改善图像质量？如果可以，请说出理由，如果不理想
6、，也请说明理由。您是否有办法应用直方图均衡化处理方法改善偏亮图像的质量？说明您的思路。答：不理想直方图均衡化处理提高对比度，从而使图像更亮。它对处理的数据不加选择，它可能会增加背景杂讯的对比度并且降低有用信号的对比度。直方图均衡化能够自动增强整个图像的对比度，但它的具体增强效果不容易控制，处理的结果总是得到全局均匀化的直方图。实际上有时需要变换直方图，使之成为某个特定的形状，从而有选择地增强某个灰度值范围内的对比度。 这时可以采用比较灵活的直方图规定化。一般来说正确地选择规定化的函数可以获得比直方图均衡化更好的效果。 所谓直方图规定化，就是通过一个灰度映像函数，将原灰度直方图改造成所希望的直方图。所以，直方图修正的关键就是灰度映像函数。 直方图匹配方法主要有3个步骤（这里设M和N分别为原始图和规定图中的灰度级数，且只考虑 NM的情况）： (1) 如同均衡化方法中，对原始图的直方图进行灰度均衡化： (2) 规定需要的直方图，并计算能使规定的直方图均衡化的变换： (3) 将第1个步骤得到的变换反转过来，即将原始直方图对应映射到规定的直方图，也就是将所有pf(fi)对应到pu(uj)去。采用直方图规定化能有效改善偏亮图像的质量。
数字图像处理实验91128
